Zastosowanie sieci neuronowych do określania stanu obciążenia wirnika nośnego

• Autorzy: Stanisławski J.

Warianty tytułu

EN

Applying neural networks to assess the loading of lifting rotor

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zastosowanie sieci neuronowej umożliwi, na podstawie łatwiej dostępnych danych pomiarowych jak predkość lotu oraz wychylenia sterownic, określanie wartości parametrów trudniejszych do pomiaru, które w czasie normalnej eksploatacji śmigłowca nie są rejestrowane. Zadanie bieżącej kontroli obciążeń wirnika oraz oceny poziomu zapasu do osiągnięcia ograniczeń eksploatacyjnych może przejąć sieć neuronowa. Wyniki działania wytrenowanych sieci neuronowych wyznaczających amplitudy i wartości średnie momentu sterowania łopatą i momentu gnącego korpus piasty przedstawiono w formie wykresów rozrzutu wartości obliczeniowych w zestawieniu z wartościami oszacowania danego parametru dokonanego przez sieci.

EN

The application of a neural network will enable, through more accessible measurable data such as flight velocity and deflection of the flight controls, the evaluation of parameter values more difficult to measure, which are not registered during standard operation of the helicopter. The task of continuous estimation of loads and reserves to obtain maximum operating conditions, can be performed by a neural network. The results of neural networks signifying amplitudes and average values of the blade pitch control moment and rotor hub bending moment are presented in the form of charts of the distribution of simulated data in comparison witch values from the estimate of a given parameter performed by the network.

Słowa kluczowe

PL

zastosowanie sieci neuronowych; stan obciążenia wirnika nośnego

EN

applying neural networks; loading of a lifting rotor

• Wydawca: Wydawnictwa Naukowe Instytutu Lotnictwa
• Czasopismo: Prace Instytutu Lotnictwa
• Rocznik: 2006
• Tom: Nr 1-2 (184-185)
• Strony: 203--214
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Stanisławski J.

• Instytut Lotnictwa, Al. Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa

Bibliografia

• [1] Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998.
• [2] Tadeusiewicz R: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1993.
• [3] McCool K., Morales M. A., Haas D. J.: Neural Network Based Low-Airspeed Sensor. Journal of American Helicopter Society, vol. 47, nr 3, July 2002.
• [4] Goff D. A., Thomas S. M., Jones R. P., Massey C. P.: Predicting Airspeed and Sideslip Angle Using an Artificial Neural Network. American Helicopter Society 55th Annual Forum, Montreal, Canada, May 25-27, 1999.
• [5] Morales M. A., Haas D. J.: Feasibility of Aircraft Gross Weight Estimation Using Neural Network. American Helicopter Society 57th Annual Forum, Washington DC, May 9-11, 2001.
• [6] Chojnacki P., Lipski J.: Modelowanie obciążeń w elementach mocowania przekładni głównej śmigłowca SW-4 przy użyciu sztucznych sieci neuronowych. V Krajowe Forum Wiropłatowe. Warszawa, 17-18 październik 2003.
• [7] STATISTICA Neural Network: Kurs użytkowania programu na przykładach. Statsoft Polska, Kraków, 2001.
• [8] STATISTICA Neural Network: Przewodnik problemowy Statsoft Polska, Kraków, 2001.